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美 제재 뚫은 中 AI 가능성 어디까지?[저비용 AI 뭐길래③]

등록 2025.02.01 09:02:00수정 2025.02.03 10:45:46

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개발비용 과소책정 등 논란에도 '혁신' 이견 없어

"미국 정부 허찔려…대중 제재 수위 더 강화할듯"

[베이징=AP/뉴시스]28일 중국 수도 베이징의 한 사용자 휴대전화 화면에 딥시크(DeepSeek) 애플리케이션이 구동하고 있다. 2025.01.28.

[베이징=AP/뉴시스]28일 중국 수도 베이징의 한 사용자 휴대전화 화면에 딥시크(DeepSeek) 애플리케이션이 구동하고 있다. 2025.01.28.

[서울=뉴시스]이현주 기자 = 미국의 대중 제재에도 불구, 중국 업체가 뛰어난 성능의 생성형 AI 모델을 내놓으며 중국 AI 기술 경쟁력에 대한 재평가가 이뤄지고 있다.

1일 업계에 따르면 하나증권 리서치센터는 최근 보고서에서 중국 딥시크가 보여준 AI 기술의 가능성을 분석했다.



지난 20일 중국 딥시크가 무료로 출시한 대규모 언어모델(LLM) R1이 전 세계적으로 가장 뛰어난 성능을 보여줬던 오픈AI의 o1 모델에 버금가는 성능과 저렴한 요금제로 파장을 일으키고 있다는 진단이다.

특히 이같은 AI 모델을 개발하는데 들어간 비용이 미국의 경쟁 AI 모델 대비 현저히 낮다는 점이 큰 화제다.

더욱이 미국의 제재로 최첨단 칩 대비 상대적으로 성능이 낮은 엔비디아 H800 칩만으로 이룬 성과여서 고성능 AI 칩의 필요성에 대해 의구심까지 들게 한다.



개발비용 과소책정·기술 도용 등은 논란

현재 시장에서는 딥시크 AI 관련 논란이 끊이지 않는다. 첫째는 딥시크가 R1 베이스 모델이 된 V3 모델 개발에 사용된 훈련 비용을 과소 책정했다는 가능성이다. 

딥시크는 이번 1월 공개한 R1의 개발 비용은 공개하지 않았지만 한 달 전 V3 모델 훈련 비용으로 560만 달러(약 79억원)를 사용했다고 공개했다. 이는 오픈 AI가 최신 챗GPT에 투자한 비용 1억 달러(1438억원) 대비 20분의 1 수준에 불과하다.

하지만 딥시크 공개 비용에는 2048개의 H800 GPU칩 대여 비용만 포함돼 있으며 그외의 훈련 과정에서 구입했을 것으로 추정되는 수 천개 GPU 비용과 아키텍처, 알고리즘, 데이터를 위해 필요한 선행 연구 비용은 일절 포함하지 않았다는 추측이다.

딥시크는 미국 제재 이전에 대량의 엔비디아 H100을 구매한 의혹도 받고 있다.

이에 따라 엔비디아 고성능 칩을 대량 사용했을 가능성도 없지 않은 것이다.

미국 반도체 컨설팅 업체인 세미애널리시스는 R1 모델의 기초가 된 이전 모델 개발 과정에서 딥시크가 첨단 GPU 구매를 위해 5억 달러 이상을 투자했다고 주장한다.

딥시크가 오픈AI의 챗GPT-4 모델 기술을 도용했다는 의혹도 들린다.

다만 미국 AI 업계에서는 미국과 중국에 위치한 AI 스타트업이나 학술기관이 오픈AI 같은 선두 기업의 결과물 일부를 활용하는 것은 흔한 관행이라는 진단도 나온다.

개인정보 유출 논란도 뜨겁다. 이 때문에 미국과 일부 유럽 국가에서 딥시크 앱 사용을 금지하는 조치가 이어지고 있으며, 국내 업계도 이용자들의 주의를 당부한다.

"미국 정부 허 찔려…대중 제재 수위 강화될듯"

이같은 논란에도 딥시크가 비슷한 성능을 나타내는 글로벌 경쟁 모델 대비 적은 비용으로 혁신적인 모델을 만들어냈다는 사실에는 이견이 없는 분위기다.

사실상 비용 이슈를 차치하더라도 오픈AI가 리드 중인 미국의 LLM 기술을 중국 기업이 따라잡았다는 사실만으로도 글로벌 AI 업계에는 큰 충격이 될 수 있다.

백승혜 하나증권 연구원은 "이번 딥시크의 R1 모델 개발은 미국 정부 입장에서는 허를 찔린 기분이 들 것"이라며 "미국의 중국 제재에 대한 회의론이 더 심화될 수 있는 만큼 중국에 대한 제재 수위는 계속 강화될 것"이라고 전망했다.

그는 이어 "미국 정부가 중국 틱톡에 취한 조치와 유사하게 딥시크 모델 다운로드를 전면 금지할 가능성도 배제할 수 없다"며 "중국의 주요 AI기업 블랙리스트 추가 등재와 저사양 반도체로 수출 통제가 강화될 수 있다"고 전했다.


◎공감언론 뉴시스 lovelypsyche@newsis.com

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